Detección e identificación de comunidades vegetales altoandinas, Bofedal y Tolar de Puna Seca mediante ortofotografías RGB y NDVI en drones “Sistemas Aéreos no Tripulados”

Abstract

La teledetección y los sistemas de información geográfica son herramientas que en la última década se utilizan con énfasis en la gestión de recursos naturales; sin embargo, éstas han presentado deficiencias para estudios de ganadería de precisión debido a la calidad de las resoluciones espacial, espectral y temporal de las imágenes, frente a esta limitación aparece como alternativa los microsensores en sistemas aéreos no tripulados (UAS) que permiten obtener ortofotografías con mejores resoluciones. Considerando estas ventajas se desarrolló un estudio para determinar la mejor altura de vuelo de las UAV en la detección e identificación de las comunidades vegetales tolar y bofedal de puna seca. Para el estudio se recopilaron fotografías RGB y NDVI con sensores ZENMUSE X3 DJI RGB-NDVI en UAS con alturas de vuelo de 25, 50, 75 y 100 m. En el campo se contabilizaron plantas de tola y cojines de DIMU en cuadrantes de 10 m x 10 m (100 m2). La preparación de ortofotografías se realizó en el software Pix 4D y para analizar la información se elaboró un algoritmo con capacidad de identificar un elemento segmentado (planta de tola y/o cojín de DIMU) utilizando el lenguaje de programación Python. El estudio determinó que el rango de NDVI para la identificación de tolares de Parastrephia lepidophilla es de 0,20 a 0,45 y para bofedales de Distichia muscoides es de 0,68 a 0,95; finalmente usando ortofotografías RGB y NDVI se determinó que la mejor altura de vuelo para identificar las especies segmentadas Tola y DIMU es de 25 m seguido de 50 m.

Keywords

• Comunidad vegetal
• Sensores remotos
• Tolar
• Bofedal
• UAS
• UAV